覆冰地区分裂与扩径导线表面电场特性

输电线路覆冰对电力系统安全运行具有严重威胁,目前已经发展了多种防冰除冰方法,但每种方法都有其局限性,对于一些具有微气象、微地形特征的重覆冰地区尚未有较好的解决方法。文中考虑到扩径导线的特点和分裂导线输电线路的局限性,根据波阻抗和自然功率将分裂导线等效为单导线,并考虑电流的集肤效应,得到了等效的单根扩径导线,进而分析比较覆冰地区的分裂导线及其等效的单根扩径导线的表面电场特性。研究表明：等效前后导线截面面积相同且波阻抗一致时,扩径导线与分裂导线相比,不仅显著降低了子导线根数和输电线路的覆冰荷载,而且在扩径导线的半径等于分裂导线的等效单导线半径时,扩径导线的表面最大电场强度小于分裂导线。因此,在严重覆冰地区,采用分裂导线等效半径的扩径导线具有非常好的表面电场特性,且可显著降低冰风荷载,提高抗冰强度。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

具有不定位势Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统解的存在性

研究Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统,考虑位势函数V不定的情况。此时Schrödinger算子-Δ+V具有有限维负空间。利用Morse理论,得到Kirchhoff型Schrödinger-Bopp-Podolsky系统非平凡解的存在性。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

地方高校高等数学课程学习成绩影响因素的统计分析——以滁州学院为例

为了进一步改善高等数学课程的教学效果,提高学生的数学素养,以地方应用型高校滁州学院为例,2018—2021年连续4年从学生、教师和学校3个维度基于高等数学课程的学习效果开展问卷调查;基于收集的样本数据,围绕学生学习的内生动力、外部因素、学校管理等多个维度,运用因子分析和线性回归分析方法,对学生学习高等数学课程成绩的影响因素进行统计分析,探索出了提高大学生高等数学课程学习成绩的有效方案。这为地方高校提高高等数学课程教学效果提供了一种途径和方法,可为相关的教学改革研究提供参考。     

基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

利用早停可微架构搜索的三维点云模型分类

针对现有三维点云分类网络采用人工设计费时费力的问题,提出早停可微架构搜索(early-stopping differentiable architecture search,ES-DARTS)算法。利用从人工设计网络架构中提取到的先验知识,预定义一个包含高效候选操作的搜索空间,可快速搜索出适用于三维模型分类任务的高性能网络模型;通过追踪网络搜索阶段各候选操作的权重变化,找出跳跃连接操作在双重优化过程中发挥不公平竞争作用的临界点并在此处停止搜索,以保证各候选操作之间的稳定性,解决DARTS算法搜索过程中易出现性能崩溃的问题。提出的算法在ModelNet40数据集上达到了93.2%的识别准确率,比当前人工设计的主流网络具有更高的识别准确率。     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

坐标测量机的空间误差检测及误差修正

如何简单、迅速地获取坐标测量机的机构误差,并对其进行软件修正,是近年来国内外学者研究的一个重要课题。本文研究了三坐标测量机的误差修正理论及用三维检具检测测量机误差的方法,提出了空间球检具晶格移位法误差检测原理和多项式拟合的误差函数获得方法,并将其应用于一台中型的坐标测量机的误差修正中,收到了满意的效果。     

测长仪器数字化微机化改造中的精度保证

本文介绍了测长仪器数字化微机化改造中的精度保证方法:标尺倾斜调整法和计算机软件补偿法。作者将这些方法应用于万能工具显微镜的改造中,获得了满意的效果。该方法简单有效,而且亦适用于新测长仪器的制造。文中还对测长标尺的制造提出了“标尺刻度间距的公差带应正向单向布置”的指导性意见。